岗位职责
- 负责快手主APP、极速版等推荐页面多业务混排机制，提升时长、留存等体验指标和商业化、电商、直播等多营收业务指标；
- 深入了解各业务迭代痛点，优化改进多业务融合排序机制，实现平台效率最大化；
- 持续优化序列/session建模算法的精度，逐步实现序列/session价值最大化；
- 跟踪业界深度学习、强化学习、博弈机制等领域进展，灵活应用于业务中取得实际收益。
职位要求
- 熟练使用C++或Java进行开发，优秀的编码能力和良好的编程风格，扎实的数据结构和算法功底，熟悉多种编程语言有额外加分；
- 熟悉数据挖掘、数理统计、机器学习等领域知识，有推荐算法相关的工作经验；
- 目标导向，数据驱动，具有较强的动手实践能力和开阔的技术视野；
- 良好的逻辑思维能力，善于沟通和思考，责任心强，具有很好的团队协作能力。 加分项
- 有多业务场景优化实践经验，有多方协作共创项目经验；
- 有运筹学、博弈机制、统计学、大规模机器学习等领域的研究和实践经验；
- 机器学习竞赛成绩优异者，如Kaggle/KDD Cup等； 或有ACM/NOI获奖经历；
- 在SIGKDD、NIPS、ICML、ICLR、SIGIR、RECSYS等国际会议有论文发表记录。
